ظهر كبير علماء الذكاء الاصطناعي في تينسنت، ياو شونيو، للمرة الأولى علنًا في 5 يونيو، في مؤتمر تينسنت كلاود لتطبيقات صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث ناقش نموذج اللغة الكبير Hunyuan 3 لدى الشركة، وردّ على انتقادات مفادها أن تينسنت تخلفت عن الركب في تطوير الذكاء الاصطناعي. وشارك ياو، الذي انضم إلى تينسنت من OpenAI ويتولى قيادة فريق نموذج Hunyuan، في حوار مع نائب الرئيس التنفيذي الأول لدى تينسنت تانغ داوشينغ، تناول استراتيجية نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير المنتجات ومستقبل الوكلاء الذكيين. وتناول العالم البالغ عمره 28 عامًا شكوكًا خارجية من خلال وصف المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي بأنها سباق ماراثون لا سباق سرعة، قائلًا إن العالم لا يمكنه الاعتماد على ChatGPT وحده كتطبيق مهيمن واحد.
تفاصيل نهج تطوير Hunyuan 3 لدى ياو شونيو
وصف ياو في الحوار خلال المؤتمر ثلاث تحسينات جوهرية في Hunyuan 3. قال: «لا توجد في الحقيقة أي أسرار. إن بناء النماذج الكبيرة اليوم هو، إلى حد ما، مهمة شاقة ومملة نوعًا ما. يجب أن نركز على ضبط البنية التحتية بشكل صحيح، وعلى ضبط البيانات بشكل صحيح — أما جزء الخوارزميات فهو نسبيًا بسيط». وشملت التحسينات إعادة بناء البنية التحتية كاملةً للتدريب المسبق والتعلم المعزز، ورفعًا شاملًا لمستويات أنظمة البيانات والتقييم مع مزيد من التركيز على تحديد المشكلات الواقعية وتحسين جودة البيانات، و اتخاذ قرارات مبنية على الذوق عبر التوظيف وتيرة تطوير النموذج والمقايضات.
وشدد ياو، الذي اقترح معمارية ReAct خلال بحثه لنيل الدكتوراه، على أن العديد من القرارات في تطوير النماذج تُعدّ «قرارات مبنية على الذوق» وليست قرارات قائمة على معادلات. وقال، وكرر ذلك عدة مرات خلال الحوار: «هناك الكثير من القرارات التي تكون في الواقع مبنية على الذوق». واستكشف أطروحة الدكتوراه التي قدمها في 2019 بعنوان «From Next Token Prediction to Digital Automation» (من التنبؤ بالرمز التالي إلى الأتمتة الرقمية) وكلاء اللغة خلال حقبة GPT-2. وقال مستعيدًا: «في ذلك الوقت كانت لا تزال حقبة GPT-2، ولم يكن بإمكانه حتى توليد فقرات متصلة — كانت هناك حواف خشنة كثيرة». وأضاف: «لكنني شعرت آنذاك أن GPT شيء أنيق جدًا، وأن إخراج الرمز التالي مهمة شديدة البساطة لكنها عامة للغاية. كنت أعتقد أنه قد يكون لديه يومًا القدرة ليس فقط على إخراج الرمز التالي، بل على أتمتة كل شيء في هذا العالم».
وحدد ياو وكلاء البرمجة بوصفهم أكثر أشكال الوكلاء الذكيين جوهرية، لأنهم مكافئون لتشغيل آلة تورينغ. وطرح استراتيجية تينسنت المكونة من ثلاثة أجزاء لتطوير الوكلاء: التركيز على التصميم الشامل للنظام، والاستفادة الكاملة من البيانات التي تتدفق عائدة من خطوط المنتجات، والحفاظ على قدر كافٍ من الخيال من أجل الاستكشاف. وبخصوص استراتيجية تطوير النماذج، شارك ياو ثلاث اتجاهات: الحفاظ على أنظمة بيانات شاملة رغم أن مسار البرمجة أصبح الأكثر أهمية، والاستفادة من بيانات التغذية الراجعة القادمة من خطوط المنتجات عبر خبرات التصميم المشترك، واستكشاف paradigms (نماذج/منعطفات) جديدة في تطور التكنولوجيا والمنتجات.
وبشأن المفاضلة بين التكلفة والفعالية، قال ياو إن الأداء هو شرط أساسي لتحقيق فعالية التكلفة. وأضاف: «كثيرون يعتقدون أن استخدام نموذج قوي يكون أرخص من استخدام نموذج ضعيف، لأن إنجاز المهام بشكل صحيح يتم أسرع». واقترح أنه تحقيق أداء قوي عبر نماذج أصغر نسبيًا، والحفاظ على أداء متين عبر معظم المهام، «قد يكون أكثر قيمة في الصين اليوم».
تينسنت تحدد متطلبات تنظيمية لـ AGI
قدّم ياو مفهوم «النصف الثاني للذكاء الاصطناعي» في منشور مدونة قبل عام، وهو مصطلح يُستخدم الآن على نطاق واسع في الصناعة. وشرح أن جوهر هذا المفهوم يتمثل في تحول أساسي: في حين أن العقود الماضية من تطوير الذكاء الاصطناعي كانت تركز على «إيجاد طرق»، فإنه مع نضج المنهجيات أصبحت «إيجاد مشكلات جيدة» أكثر صعوبة. وقال: «في الماضي اخترعنا طرقًا مثل AlphaGo للعب بالخط، لكنه كان يستطيع لعب الخط فقط. لقد صنعنا نموذجًا خاصًا للترجمة، لكنه كان يستطيع القيام بالترجمة فقط. لكن مع التدريب المسبق والتدريب اللاحق، أصبح لدينا مطرقة عالمية يمكنها ضرب أي مسمار». وأضاف: «والأمر الأكثر صعوبة هو في الواقع العثور على مشكلات جيدة لحلها».
وقال ياو إن مجموعة منتجات تينسنت الواسعة وسيناريوهاتها توفر مصادر مشكلات حقيقية لتقنية الذكاء الاصطناعي، وهي السبب الثاني لانضمامه إلى الشركة. وحدد الثقافة بوصفها دافعه الأساسي. وقال: «عندما تحدثت أول مرة مع الرئيس تانغ وقادة تنفيذيين آخرين، كانت انطباعاتي الأولى أن الجميع صريح جدًا بشأن ما ننجزه جيدًا وما لا ننجزه جيدًا — أمر مباشر جدًا دون تغطية الأمور». وأضاف: «تعمل تينسنت عمومًا على أساس الثقة لا على أساس المقاييس. إن هذه الثقافة الصريحة قليلة الأنا والعملية، إلى جانب الالتزام بنزعة التطوير طويل الأجل، أمر حاسم لبناء منظمة ذكاء اصطناعي طويلة الأمد».
وبحسب ياو، فإن أهم مهمة في «النصف الثاني للذكاء الاصطناعي» تتمثل في تأسيس منظمة طويلة الأجل تستند إلى AGI في الصين. وتتطلب هذه المنظمة بناء «مثلث متوازن»: تكنولوجيا تأسيسية متينة، ومنتجات تخلق قيمة، وروح الاستكشاف على جبهة الحدود.
ياو وتانغ يتناولان انتقادات وتيرة العمل في المؤتمر
قال ياو خلال الحوار إن الذكاء الاصطناعي لعبة طويلة الأمد وأن «النصف الثاني» قد بدأ للتو. وأضاف: «لا أعتقد أن ChatGPT وClaude Code سيكونان التطبيقين الفائقين الوحيدان — سيكون ذلك عالمًا كئيبًا جدًا. اليوم يشبه حقبة السبعينيات عندما ظهرت الحواسيب الشخصية لأول مرة — لا تزال هناك أشياء كثيرة جدًا ينبغي القيام بها». وتوقع أن المستقبل سيصبح أكثر تنوعًا لا أكثر انفرادًا، مشيرًا إلى أن «وكلاء البرمجة لا يزالون في بدايتهم فقط، وأن الذكاء متعدد الوسائط والذكاء المتجسد — أشياء كثيرة وكثيرة جديدة — لم يبدأ حدوثها بعد».
وقال: «في الماضي، خضعت النماذج والمنتجات لقدر كبير من الاستكشاف وتعرضت لكثير من المنعطفات الخاطئة. أعتقد أن هذا أمر طبيعي». وأضاف: «والأهم هو ما إذا كنا نستطيع مواجهة أنفسنا بصدق، وما إذا كنا نستطيع أن نكون حقيقيين، وما إذا كنا نستطيع رؤية التغذية الراجعة ثم التغيير، والحفاظ على الصبر. هذا هو الأهم في النصف الثاني».
وقال تانغ داوشينغ إن تينسنت ترحب بالانتقادات والسرديات الخارجية. وأضاف: «نحن شركة ذات أشكال أعمال متنوعة جدًا. أحيانًا قد نكون سريعين وأحيانًا بطيئين، وسنخفق في بعض المجالات. لكن هذا سباق ماراثون، ونعتقد أن النماذج ستتطور باستمرار بتكرارات، وأن احتياجات المستخدمين ستستمر في التغير، وأن أشكالًا جديدة من المنتجات ستظهر».
الأسئلة الشائعة
ماذا أعلن ياو شونيو في مؤتمر تينسنت في 5 يونيو؟
ناقش ياو شونيو، كبير علماء الذكاء الاصطناعي لدى تينسنت، نهج تطوير نموذج اللغة الكبير Hunyuan 3 في مؤتمر تينسنت كلاود لتطبيقات صناعة الذكاء الاصطناعي في 5 يونيو. فقد فصل ثلاثة تحسينات جوهرية: إعادة بناء البنية التحتية للتدريب المسبق والتعلم المعزز، وترقية أنظمة البيانات والتقييم، وتنفيذ اتخاذ قرارات مبنية على الذوق عبر التوظيف وتطوير النماذج. كما رد ياو على الانتقادات المتعلقة بوتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي لدى تينسنت، من خلال وصف المنافسة بأنها ماراثون لا سباق سرعة.
لماذا انضم ياو شونيو إلى تينسنت من OpenAI؟
ذكر ياو خلال الحوار في المؤتمر أن الثقافة كانت السبب الرئيسي لانضمامه إلى تينسنت. وقد وصف انطباعه الأول عن قيادة تينسنت بأنه «صريح جدًا» و«مباشر دون تغطية الأمور». وشرح ياو أن تينسنت تعمل على أساس الثقة لا على أساس المقاييس، مع «ثقافة صريحة قليلة الأنا و عملية»، ومع التزام بنزعة التطوير طويل الأجل يراه حاسمًا لبناء منظمة ذكاء اصطناعي طويلة الأمد. وكان السبب الثانوي هو أن تينسنت تمتلك محفظة منتجات واسعة توفر مصادر مشكلات حقيقية لتطوير تقنية الذكاء الاصطناعي.
